基于支持向量回归的短期负荷预测

对短期负荷特性进行分析,选取与负荷相关的气象因素、日期类型、前几日负荷作为最大(最小)负荷预测回归模型的输入。夏冬两季休息日的负荷特性与春秋两季不一致,根据气象因素修正日期类型对应的数值。采用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)建立气象因素和日期类型与最大(最小)负荷的映射关系。利用相似日法计算日负荷变化系数,在预测最大负荷和最小负荷基础上,计算预测日各点负荷。算例分析验证了本研究预测模型的有效性。     

基于RWT-SVM的台区配电网日前负荷预测研究

日前负荷预测对于制定合理的调度计划,保证电力系统安全可靠具有重要意义.电力负荷时间序列通常存在随机误差,而基于智能算法的预测模型为了充分提取负荷信息,结构复杂、计算量大.为此,本文利用台区配电网的历史电力负荷时间序列,提出一种基于重复小波变换-支持向量机（RWT-SVM）混合模型的日前电力负荷预测方法.该方法利用小波变换技术将台区配电网电力负荷时间序列分解为多个子序列;利用平均绝对误差（MAE）计算每个子序列的预报误差贡献度;对MAE最大的序列进一步分解,从而提升模型的预测能力,得到精度更高的预测结果.仿真结果表明,RWT-SVM混合模型的预测精度高于三种对比方法.     

基于小波变换的支持向量机短期负荷预测

提出了一种基于小波分解和支持向量机的短期负荷预测方法.首先利用小波变换把负荷序列分解成不同频段的子序列,对高频序列利用软阀值消噪法去除负荷噪声;对降噪后的负荷序列利用不同的小波进行分解.然后用相匹配的支持向量机模型预测各子序列.仿真结果表明db4小波的预测精度最高,平均绝对预测误差为1.6692%.所得结果同直接用支持向量机预测结果进行比较表明,该方法是有效的.     

Adaptive blind equalizer based on least square support vector machine

An adaptive blind support vector machine equalizer ( ABSVME ) is presented in this paper.The method is based upon least square support vector machine ( LSSVM ),and stems from signal feature reconstruct...     

基于数据挖掘技术的电力日负荷优选组合预测

提高日负荷预测精度的关键在于数据预处理。提出了基于联合数据挖掘技术的电力负荷优选组合预测方法。通过多种挖掘技术寻找与预测日同等气象类型的多个历史日负荷,由此进一步提取数据,组成规律强化、干扰弱化、具有高度相似气象特征的数据序列,对此再构建优选组合预测模型。     

基于加权粒子群优化的LSSVM的钢铁企业电力负荷预测

钢铁企业电力负荷作为电力负荷的重要组成部分,钢铁电力负荷的准确预测对于提高电力负荷预测精度具有重要意义。为了实现钢铁电力负荷的中长期预测,本文选取了经济因素和社会因素作为自变量,引入带有惯性权重的粒子群算法(WPSO)对传统的最小二乘支持向量机智能预测模型(LSSVM)参数进行优化,并利用某地区钢铁电力负荷样本数据进行验证,拟合结果显示,经过粒子群算法优化后的最小二乘智能向量机算法预测精度更高,收敛速度更快,具有良好的推广性和适应性。     

Forecasting model of residential load based on general regression neural network and PSO-Bayes least squares support vector machine

Firstly,general regression neural network(GRNN) was used for variable selection of key influencing factors of residential load(RL) forecasting.Secondly,the key influencing factors chosen by GRNN were used as the input and output terminals of urban and rural RL for simulating and learning.In addition,the suitable parameters of final model were obtained through applying the evidence theory to combine the optimization results which were calculated with the PSO method and the Bayes theory.Then,the model of PSO-...     

贝叶斯框架下最小二乘支持向量机的中长期电力负荷组合预测

影响中长期负荷变化的因素较多,单一预测模型很难满足预测需要,组合预测能够较好地解决单一模型的缺点,借鉴单一预测模型的优点。提出贝叶斯框架下最小二乘支持向量机(LS-SVM)中长期负荷组合预测模型,利用结构化风险原则代替经验风险最小化,挖掘各单一预测模型的信息,以单一模型的预测数作为组合预测输入样本,通过贝叶斯后验理论确定最小二乘支持向量机参数,建立组合预测模型进行预测。通过算例表明,提出的模型具有较高的预测精度,能够较好地解决小样本下的预测问题,具有良好的泛化能力和预测精度。     

基于支持向量机的区域运量滚动预测模型

为寻求反映区域交通需求特性机理的运量预测方法,针对一般区域运量数据小样本的问题及其诱发因素的随机性和不可控制性,在分析区域交通需求特性及现有运量预测方法缺陷的基础上,采用以统计学习理论为基础的专门研究小样本情况下机器学习规律的支持向量机,建立了区域运量预测支持向量机模型.该模型通过预测值与统计值不断交互,实现区域运量的...     

基于决策机理与支持向量机的车辆换道决策模型

驾驶决策机制是保障自动驾驶车辆驾驶安全的关键技术,而换道研究是其重要课题. 然而,在复杂的动态环境下行驶时,使智能车辆做出安全、符合要求的换道决策仍然是一个难点. 为此,首先分析了车辆自由换道的影响因素,采用传统的数理模型建立了基于换道收益、安全和必要性的车辆换道规则模型. 其次,针对在不同的驾驶工况换道决策考虑的因素不同,提出从基于物理状态的特征、基于交互感知的特征以及基于道路结构的特征三个方面提取决策变量,使换道模型决策时考虑的因素更加全面. 然后,针对自由换道决策过程中存在的多参数和非线性问题,提出了基于贝叶斯优化算法（BOA）的支持向量机（SVM）决策模型. 最后,所提出的模型在NGSIM数据集上进行验证,对比试验表明:建立的BOA Gaussian-SVM模型具有较高的综合预测性能,对换道行为的识别准确率可达到92.97%,超越了其他模型并远高于规则模型. 同时在Airsim平台上进行了仿真实验,实验结果进一步证明了BOA Gaussian-SVM决策模型的有效性,说明此模型可进一步应用到自动驾驶和辅助驾驶系统开发中.     

基于支持向量机分类器的数据链信号调制方式识别

鉴于通信信号的调制方式识别技术在非合作通信中具有重要的地位,针对美军Link-11、Link-16、Link-22、CDL数据链信号的调制方式(MSK、BPSK、QPSK、OQPSK、π/4-DQPSK、8PSK),研究了各调制信号在航空信道条件下的平方谱、高阶累积量、四次方谱、码元速率等特征参数的提取.然后,运用支持向量机(SVM)分类器对六种数据链信号的调制方式进行了识别,并利用粒子群优化(PSO)算法对支持向量机分类器参数进行优化.仿真结果表明,相比决策树分类器,SVM分类器在低信噪条降下提高了整体识别率;采用PSO算法则减少了SVM分类器参数选择的盲目性.     

一种基于灰色系统和支持向量机的预测优化模型

针对传统的灰色系统中预测模型涉及相关因素多,预测效率与精度不足等问题,结合粗糙集理论和支持向量回归机方法,提出了一种改进的预测优化算法。该模型算法首先利用属性约简技术解决影响因子不相容性问题并有效缩减了影响预测值的因子空间,降低计算的复杂性;然后采用灰色模型进行数据预测,并将预测结果作为支持向量机的输入,进而求解优化模型的预测值,最后采用1990～2010年我国人口数据对我国人口进行预测。实验结果表明该预测优化模型在预测效率和精度方面具有较好的表现。     

和声搜索最小二乘支持向量机预测模型及其应用

为了改进目前最小二乘支持向量机(LSSVM)参数选择的盲目性,将和声搜索(Harmony Search)算法引入到最小二乘支持向量机中来.利用具有全局优化功能的和声搜索算法对LSSVM中正则化参数γ和核函数参数σ的进行自动优选,提出了和声搜索最小二乘支持向量机(Harmony Search Least Squares Support Vector Machine,HS-LSSVM)算法.通过对丰满大坝位移的建模预测并和BP神经网络模型及传统统计回归模型的分析比较,表明HS-LSSVM模型具有更小的预测误差和更高的预测精度.     

基于SVM的网络数据无监督特征选择算法

面向线性不可分的未知格式网络数据,提出了一种基于支持向量机的无监督特征选择算法。该算法通过非线性映射函数将不可分的网络数据映射到高维空间中,然后在高维空间中进行无监督的特征选择。该算法在特征选择之前不需要人工构造候选特征集合,直接从原始网络数据中自动地选择关键特征。利用人工数据集和网络数据集进行的实验结果表明:本文算法在特征选择可行性和有效性方面都有良好的表现。     

基于支持向量机和多资源最大最小公平的DDoS防御

采用分布式过滤的方法防御分布式拒绝服务（DDoS）攻击,通过将分布式防御合作限定在互联网自治域(AS)内,为应对选取了合适的网络范围,且考虑了带宽和受害机处理能力这2类资源及其相互作用.基于支持向量机(SVM)的多资源最大最小公平（SMMF）算法,根据受害端流量情况动态调整自治域边界的过滤器参数,保证了多资源最大最小公平,以达到较优的防御效果.模拟实验表明,该算法在具一般性的攻击场景下能有效抑制攻击流量,且在已有方法失效的情况下仍能保证合法流量吞吐量维持在正常水平.在路由器上实现了该过滤器,结果表明,即使安装上千个过滤器也只需极少量的内存,且仍能保证路由器的正常吞吐率.     

基于GMDH的中长期电力负荷组合预测模型

组合负荷预测模型能够充分利用数据信息,有效降低预测风险,改善预测效果,在中长期负荷预测中获得了广泛应用.而目前的组合预测模型实质大都为单-预测模型的加权平均,没有能够充分发挥综合预测的优势,应用数据分组处理方法(GMDH)进行组合预测,在充分考虑各单一模型特点和预测效果的基础上,形成多元非线性组合预测模型,自动从数据中挖掘出重要信息,克服了传统组合预测模型建模中的主观因素影响,可以改善预测精度.并将该预测模型应用于实际电网,计算结果表明该模型有效提高了预测精度,适用于中长期负荷预测.     

基于模糊域和支持向量机的故障诊断方法

将模糊域分布和支持向量机相结合,提出了一种故障诊断的新方法,该方法将模糊域分布中的局部能量作为特征输入到支持向量机的多故障分类器进行故障识别.利用模糊域分布可以很好地刻画信号的时频局部化特征,与时-频平面特征提取相比,又可大大降低数据维数.对于不同类型的核函数分布,将其诊断结果进行比较,试验结果表明,基于模糊域的支持向量机故障分类无需核函数滤波就能取得最好的分类效果.     

基于SVM的软件质量评价

为了提高软件质量评价的准确性,参考各软件质量模型中的质量因素,构建评价指标体系并构建基于SVM的软件质量评价模型,通过在WEKA下实例仿真,基于SVM的评价结果与期望的结果是一致的,表明该方法能够准确、科学和客观地评价软件质量。     

Support vector machine forecasting method improved by chaotic particle swarm optimization and its application

By adopting the chaotic searching to improve the global searching performance of the particle swarm optimization (PSO), and using the improved PSO to optimize the key parameters of the support vector machine (SVM) forecasting model, an improved SVM model named CPSO-SVM model was proposed. The new model was applied to predicting the short term load, and the improved effect of the new model was proved. The simulation results of the South China Power Market’s actual data show that the new method can effectively improve the forecast accuracy by 2.23% and 3.87%, respectively, compared with the PSO-SVM and SVM methods. Compared with that of the PSO-SVM and SVM methods, the time cost of the new model is only increased by 3.15 and 4.61 s, respectively, which indicates that the CPSO-SVM model gains significant improved effects. Foundation item: Project(70572090) supported by the National Natural Science Foundation of China     

粗支持向量机分类建模方法

为了克服样本模式的复杂性、噪声的影响以及信息的不完整性问题,利用粗糙集和支持向量机(SVM)的优点,把粗糙集理论用于二分类球形SVM,提出一种称为粗支持向量机分类建模方法.粗糙集具有刻画不确定、不完整数据和复杂模式的能力,分类结果能够体现出数据的不确定性,但是它不仅不具备良好的学习能力,而且也不能保证分类模型具有良好的推广能力;SVM具有良好的推广性能,但是对不确定数据的建模能力较差.本文把分类结果分为正域、边界域和负域,由此来判断不确定数据样本的分类结果的不确定性程度.通过调整参数来调节边界的宽度和允许建模的在野点样本的比例,提高分类模型的灵活性.仿真结果说明了算法的有效性.